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尺度不变特征点在三维测量中的应用研究

作　者: 谢宏
导　师: 刘越
学　校: 北京理工大学
专　业: 光学工程
关键词: 尺度不变特征点 三维建模 生成树 集束调整
分类号: TG806
类　型: 硕士论文
年　份: 2008年
下　载: 183次
引　用: 1次
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内容摘要


在增强现实或机器人操控等应用中,往往需要知道三维物体精确的姿态和位置,这就要求对物体进行精确的可度量三维建模并对其所有特征定位。本文用未标定的手持相机所拍摄的多幅图像重建物体的三维测量模型,为使三维测量模型更加精确,在重建中引入了尺度不变特征点替代传统的哈里斯点。将尺度不变特征点应用到三维建模中,这不仅简化了重建的步骤,也使三维测量模型得到了改善。本文主要完成了以下工作:1将尺度不变特征点引入了三维重建,并代替哈里斯角点,建立了新的三维重建框架。2针对尺度不变特征点的各种匹配算法进行了研究和实验比较,寻找最精确、最高效的一种搜索匹配算法对图像特征点进行匹配。3引入了网络优化中的最小生成树,并且提出了两种新的计算最小生成树的算法,使输入的无序图像也可以进行三维重建。4在用集束调整优化模型和摄像机参数的时候,使用了带权的重投影误差构造代价函数,并提出了增量建模和双线性交替法来提高集束调整的效率。5分析了图像三维测量的原理,利用重建的三维模型进行测量,并用OpenGL绘制了三维测量和增强现实的结果。实验结果表明,将尺度不变特征点用于三维重建是可行的,重建的结果可以用于图像三维测量或者基于模型的跟踪。

全文目录


摘要  3-4
ABSTRACT  4-9
第一章 前言  9-16
  1.1 三维重建概述  9-10
  1.2 重建的方法及发展趋势  10-13
  1.3 传统运动结构重建的基础知识  13-16
第二章 多视图几何初步知识  16-27
  2.1 对极几何与基本矩阵  16-17
  2.2 基本矩阵的计算  17-21
    2.2.1 随机采样一致性  17-18
    2.2.2 7 点算法和基于RANSAC 的7 点算法  18-21
  2.3 结构的计算  21-23
    2.3.1 线性三角形法  21-22
    2.3.2 最优解  22-23
  2.4 单应性  23-27
    2.4.1 平面诱导的单应  23-25
    2.4.2 纯旋转及无穷远诱导单应  25
    2.4.3 单应矩阵的计算  25-27
第三章 标定与自标定算法  27-37
  3.1 摄像机模型  27-30
    3.1.1 摄像机矩阵  27-28
    3.1.2 摄像机矩阵的分解  28-29
    3.1.3 摄像机矩阵的计算  29-30
  3.2 标定算法  30-32
    3.2.1 张正友方法  30-31
    3.2.2 关于P4P 问题的一些讨论  31-32
  3.3 自标定  32-37
    3.3.1 基于无穷远平面和绝对二次曲线的自标定  33
    3.3.2 Kruppa 方程  33-37
第四章 尺度不变特征点的提取和匹配  37-49
  4.1 尺度不变特征点的提取  37-43
    4.1.1 搜索尺度空间极值  37-39
    4.1.2 精炼关键点  39-41
    4.1.3 指定关键点方向  41
    4.1.4 建立关键点的描述  41-43
  4.2 尺度不变特征点的匹配算法  43-49
    4.2.1 KD-Tree  43-45
    4.2.2 Best-Bin-First  45-46
    4.2.3 PCA 匹配算法  46-49
第五章 最小生成树  49-55
  5.1 最小生成树的理论算法  49-51
  5.2 最小生成树的计算  51-55
    5.2.1 去边法  51-53
    5.2.2 连通矩阵法  53-55
第六章 无序图像的三维重建  55-71
  6.1 无序图像重建的框架  55-56
  6.2 最小生成树模型的建立和求解  56-59
    6.2.1 提取特征点  57
    6.2.2 特征点的匹配  57
    6.2.3 建立图像网络  57-58
    6.2.4 最小生成树模型的求解  58-59
  6.3 优化特征点的匹配  59-60
    6.3.1 用几何约束优化匹配  59-60
    6.3.2 增加匹配点  60
  6.4 建立多视图匹配  60-61
  6.5 计算三维结构和摄像机参数  61-64
    6.5.1 直接集束调整法  61-62
    6.5.2 算法改进  62-64
  6.6 实验结果和应用  64-71
    6.6.1 重建稀疏点云模型  64-66
    6.6.2 基于重建的三维测量  66-68
    6.6.3 基于重建的增强现实  68-71
第七章 总结与展望  71-74
  7.1 本文的研究成果  71
  7.2 具有创新意义的工作  71-72
  7.3 存在的问题与展望  72-74
参考文献  74-79
致谢  79

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